无线传感网络中的离散拉普拉斯算子及数据选择和恢复算法

摘要 在无线传感网络中，将观测数据汇集至融合中心的过程会消耗大量能量．设计一种用于无线传感网络的离散拉普拉斯算子(DLOWSN)，提出基于该算子的数据选择算法(LDS)．传感器在每个观测周期内通过与相邻传感器的互动评估自身数据的重要性，仅选择重要性较高的数据发送至融合中心，从而降低网络的能量消耗．为弥补数据选择带来的信息损失，提出了松弛的数据恢复算法(RDR)和增强的数据恢复算法(EDR)，使融合中心可以结合网络结构信息，通过接收到的部分数据集恢复完整数据集．实验结果表明，在场重建应用中，LDS算法能够在系统性能和能耗之间取得折衷，结合RDR或EDR算法，系统性能接近单纯通过数据选择所能达到的最佳性能